論文の概要: Generation of Radiology Findings in Chest X-Ray by Leveraging Collaborative Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10448v1
• Date: Sun, 18 Jun 2023 00:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 20:43:44.703602
• Title: Generation of Radiology Findings in Chest X-Ray by Leveraging Collaborative Knowledge
• Title（参考訳）: 協調的知識の活用による胸部X線の放射線学所見の生成
• Authors: Manuela Daniela Danu, George Marica, Sanjeev Kumar Karn, Bogdan Georgescu, Awais Mansoor, Florin Ghesu, Lucian Mihai Itu, Constantin Suciu, Sasa Grbic, Oladimeji Farri, Dorin Comaniciu
• Abstract要約: 医学的イメージを解釈する認知的タスクは、放射線学のワークフローにおいて最も重要であり、しばしば時間を要するステップである。 この研究は、ほとんどの時間をFindingsの執筆またはナレーションに費やしている放射線学者の作業量を削減することに焦点を当てている。 単段階画像キャプションタスクとして放射線学レポートを生成する過去の研究とは異なり、CXR画像の解釈の複雑さを考慮に入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.792487817626456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Among all the sub-sections in a typical radiology report, the Clinical Indications, Findings, and Impression often reflect important details about the health status of a patient. The information included in Impression is also often covered in Findings. While Findings and Impression can be deduced by inspecting the image, Clinical Indications often require additional context. The cognitive task of interpreting medical images remains the most critical and often time-consuming step in the radiology workflow. Instead of generating an end-to-end radiology report, in this paper, we focus on generating the Findings from automated interpretation of medical images, specifically chest X-rays (CXRs). Thus, this work focuses on reducing the workload of radiologists who spend most of their time either writing or narrating the Findings. Unlike past research, which addresses radiology report generation as a single-step image captioning task, we have further taken into consideration the complexity of interpreting CXR images and propose a two-step approach: (a) detecting the regions with abnormalities in the image, and (b) generating relevant text for regions with abnormalities by employing a generative large language model (LLM). This two-step approach introduces a layer of interpretability and aligns the framework with the systematic reasoning that radiologists use when reviewing a CXR.
• Abstract（参考訳）: 典型的な放射線医学レポートの全てのサブセクションのうち、臨床適応、所見、印象は患者の健康状態に関する重要な詳細を反映していることが多い。 インプレッションに含まれる情報は、しばしば発見によってカバーされる。 FindingsとImpressionは画像の検査によって推測できるが、臨床指標は追加のコンテキストを必要とすることが多い。 医学的イメージを解釈する認知的タスクは、放射線学のワークフローにおいて最も重要かつしばしば時間を要するステップである。 本稿では,医療画像の自動解釈,特に胸部X線(CXR)から発見物を生成することに焦点を当てた。 したがって、この研究は、研究の執筆やナレーションにほとんどの時間を費やす放射線科医の作業量を減らすことに焦点を当てている。 ラジオグラフィーレポート生成を単一ステップ画像キャプションタスクとして扱う過去の研究とは異なり、CXR画像の解釈の複雑さを考慮し、2段階のアプローチを提案する。 (a)画像に異常のある領域を検出すること、 (b)生成型大言語モデル(llm)を用いて異常領域の関連テキストを生成すること。 この2段階のアプローチは解釈可能性の層を導入し、放射線技師がcxrをレビューする際に使用する体系的な推論とフレームワークを整合させる。

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